# 多指標評価

distilbert-base-uncasedをファインチューニングしたテキスト分類モデルで、特定タスク向けにトレーニングされています。

このモデルは改良版vnetアーキテクチャを使用して2D画像処理を行い、画像間変換タスクに焦点を当てており、敵対的および美的最適化特性を備えています。

このモデルは `dbmdz/bert-base-turkish-cased` をファインチューニングして作成され、トルコ語テキストの二元毒性分類に使用されます。

Giga Embeddings Instructは高性能な埋め込みモデルで、テキスト分類と検索タスクに特化し、複数のベンチマークテストで優れた性能を発揮します。

transformersライブラリに基づき、common_voice_11_0データセットでopenai/whisper-large-v3-turboを微調整したバージョンで、アラビア語音声認識に特化して最適化されています。

InLegalBERTをファインチューニングした法律ケース分析モデルで、法律文書処理タスクに特化

ロシア語生物医学テキストの抽象的な要約生成のためのシーケンス・ツー・シーケンスモデル

このモデルはaslg_pc12データセットでt5-smallをファインチューニングしたバージョンで、主に手話翻訳タスクに使用されます。

これはBERTベースの医学テキスト要約モデルで、英文テキスト処理をサポートし、医学文献やレポートの自動要約生成に適しています。

このモデルはHelsinki-NLP/opus-mt-ko-enをベースに微調整された韓英翻訳モデルで、Korean Parallel Corporaデータセットを使用して訓練されています。

facebook/wav2vec2-large-robustをファインチューニングした発音評価モデルで、音声品質評価タスクに使用

microsoft/codebert-baseをファインチューニングした悪意のあるURL検出モデルで、多クラス分類タスクに使用されます

facebook/wav2vec2-baseをファインチューニングした音声感情認識モデルで、音声サンプル中の話者の感情を予測します。

中国語生成型QAの最初の事前学習済みT5モデル、悟道180Gコーパスで事前学習され、中国語SQuADとCMRC2018データセットでファインチューニング済み

bert-base-german-casedを基にファインチューニングしたドイツ語テキスト分類モデル

このモデルはdistilbert-base-uncasedを特定のデータセットでファインチューニングしたバージョンで、主に固有表現認識（NER）タスクに使用されます。

facebook/wav2vec2-xls-r-1bをベースに、OPENSLR_SLR66 - NAデータセットで微調整したテルグ語音声認識モデルで、自動音声認識タスクをサポートします。

MatSciBERTはBERTアーキテクチャに基づく事前学習済み言語モデルで、材料科学分野のテキストマイニングや情報抽出タスクに最適化されています。

T5-baseをベースに微調整された、問題生成と回答抽出を統合したモデルで、英語テキスト処理に対応しています。

Indo-robertaモデルに基づくインドネシア語自然言語推論分類器、IndoNLIデータセットでトレーニング済み